Agenda Sistemas Especialistas Revisão Conceitos Básicos Entender uma ferramenta para S.E. Sistemas de Informação Inteligentes Prof. Esp. MBA Heuber G. F. Lima Aula2 Page 2 Conceitos I.A. Sistemas Especialistas A Inteligência Artificial de um modo geral pode ser entendida como a construção, pelo homem, de sistemas computacionais que buscam a representação de conhecimentos e linguagens que são inerentes ao ser humano. A inteligência artificial é uma área da ciência que busca estudar e compreender a inteligência humana com intuito de modelar sistemas computacionais inteligentes. (STUART, NORVIG:2003) Page 4 1
Conceitos Sistemas Especialistas Conceitos S.E. - Continuação Os Sistemas Especialistas podem ser denominados sistemas de inteligência artificial, criados para resolver problemas e tomar decisões utilizando técnicas dedutivas e conhecimentos armazenados em seus bancos, problemas estes que eram resolvidos apenas por humanos com altos conhecimentos específicos. Um sistema especialista é projetado para atender uma aplicação limitada do conhecimento humano, é capaz de dar uma resposta de acordo com uma base de informações e através de uma busca heurística do mesmo modo que um especialista em uma determinada área. (HARMON, KING: 1988) Segundo Feigenbaum (1981) os sistemas especialistas são sistemas que solucionam problemas que são resolvíveis apenas por especialistas humanos, ou seja, são criados para resolver problemas em uma determinada área cujos conhecimentos são fornecidos por pessoas que são especialistas naquela área. Page 5 Page 6 Sistema Especialista Sistema - "Conjunto de elementos, materiais ou idéiais, entre os quais se possa encontrar ou definir alguma relação". Especialista - "Pessoa que se consagra com particular interesse e cuidado a certo estudo. Conhecedor, perito". O que é um SE? Sistemas Especialistas são sistemas que solucionam problemas que são resolvíveis apenas por pessoas especialistas. Programas de computador que tentam resolver problemas que os seres humanos resolveriam emulando o raciocínio de um especialista. Os sistemas especialistas, SE, em geral, podem ser divididos em três partes: uma base de regras, uma memória de trabalho e um motor de inferência. A base de regras e a memória de trabalho são a chamada base de conhecimento. Page 7 Page 8 2
Arquitetura de um SE Base de Conhecimento Definição: Base de Conhecimento (BC) Parte de um sistema especialista que contém o conhecimento do domínio. Tarefa do engenheiro de conhecimento obter o conhecimento do especialista e codificá-lo em uma base de conhecimento usando uma dada técnica de representação (e.g. regras). Exemplo de regras: Regra 01: Se o carro não ligar Então o problema pode estar no sistema elétrico Regra 02: Se o problema pode estar no sistema elétrico E a voltagem da bateria está abaixo de 10 volts Então a falha é uma bateria ruim Page 9 Page 10 Memória de Trabalho Motor de Inferência Definição: Memória de trabalho parte de um sistema especialista que contém os fatos do problema que são descobertos durante a sessão de consulta. Comentário: A memória de trabalho contém todas as informações sobre o problema que são fornecidas pelo usuário ou inferidas pelo sistema. Toda informação obtida durante uma consulta é freqüentemente chamada de contexto da sessão. Definição: Motor de Inferência É o processador em um sistema especialista que confronta os fatos contidos na memória de trabalho com os conhecimentos de domínio contidos na base de conhecimento para tirar conclusões sobre o problema. Comentário: O M.I. trabalha com os fatos contidos na memória de trabalho e o conhecimento de domínio contido na base de conhecimento para derivar uma nova informação. Ele procura as regras para um casamento entre as suas premissas e as informações contidas na memória de trabalho. Quando o M.I. encontra um casamento, adiciona a conclusão da regra na memória de trabalha e continua... Page 11 Page 12 3
Mecanismo de Inferência Estratégia de Inferência Considerando uma regra: Se as premissas estão contidas na memória de trabalho Então aplica-se a regra, adicionando as conclusões MT Senão passa para a próxima regra Quando detecta-se que um objetivo foi atingido ou que mais nenhuma regra se aplica, o processo de raciocínio é encerrado Comentário: as variações nesse mecanismo estão relacionadas a escolha da primeira regra, a escolha próxima regra,.. Raciocínio progressivo (encadeamento para a frente) Dos dados à conclusão - data-driven driven inference As regras da BC são usadas para gerar informação nova (novos fatos) a partir de um conjunto inicial de dados Os fatos gerados passam a fazer parte da BC Raciocínio regressivo (encadeamento para trás) Da hipótese aos dados - goal-directed inference Usa as regras da BC para responder a perguntas Prova se uma asserção é verdadeira Page 13 Page 14 Desenvolvendo SEs Desenvolvendo um SE Em geral, há cinco membros na equipe de desenvolvimento de um sistema especialista Especialista do domínio Engenheiro de conhecimento Guia a Aquisição do conhecimento sobre o domínio escolhido e determina quais conceitos são importantes Programador Gerenciador de projeto Usuário final O desenvolvimento de um SE pode ser inicializado quando todos os cincos membros tenham se juntado à equipe No entanto, atualmente muitos SEs são desenvolvidos em computadores pessoais usando SHELLs para SEs, que facilita esse processo Um SHELL para SEs pode ser considerado como um SE sem o conhecimento adicionado Tudo que o usuário tem que fazer é adicionar o conhecimento em forma de regras e propiciar dados relevantes para a resolução do problema Page 15 Page 16 4
Desenvolvendo SEs Desenvolvendo SEs Corpo de um Sistema Especialista Conhecimento armazenado ( obtido junto a um especialista humano ) Regras (para representar o conhecimento armazenado) Memória de trabalho Isto divide um SE em duas partes: Ferramenta de programação que define o formato do conhecimento da memória de trabalho e das regras, além dos aspectos operacionais de sua utilização Conhecimento do domínio propriamente dito. Devido a esta separação citada no slide anterior, atualmente, os SE's são desenvolvidos em geral a partir de arcabouços de sistemas especialistas (ASE): ferramentas que suportam todas as funcionalidades de um SE, restando ao programador apenas codificar o conhecimento especializado de acordo com a linguagem de representação de conhecimento disponível. A existência de ASE's facilitou bastante a implementação de SE's e foi um dos fatores responsáveis por sua disseminação. Page 17 Page 18 Aquisição de Conhecimentos Representação do Conhecimento A parte mais sensível no desenvolvimento de um SE é a aquisição de conhecimento. Esta não pode limitar-se à adição de novos elementos de conhecimento à base de conhecimentos. É necessário integrar o novo conhecimento ao conhecimento já disponível através da definição de relações entre os elementos que constituem o novo conhecimento e os elementos já armazenados na base. A parte mais importante no projeto de um SE é a escolha do método de representação de conhecimento. A linguagem associada ao método escolhido deve ser suficientemente expressiva para permitir a representação do conhecimento. Uma representação geral como a lógica seria suficientemente expressiva para representar qualquer tipo de conhecimento. No entanto, problemas de eficiência, facilidade de uso e a necessidade de expressar conhecimento incerto e incompleto levaram ao desenvolvimento de diversos tipos de formalismos de representação de conhecimento. Page 19 Page 20 5
Representar Conhecimentos Representar Conhecimentos A lógica é a base para a maioria dos formalismos de representação de conhecimento, seja de forma explícita, como nos SE's baseados na linguagem Prolog Os quadros (do inglês, frames '), e sua variação, os roteiros (do inglês, scripts ), foram introduzidos para permitir a expressão das estruturas internas dos objetos, mantendo a possibilidade de representar herança de propriedades como as redes semânticas. (análise de cenas, modelagem da percepção visual e compreensão de linguagem natural). Rede semântica é um nome utilizado para definir um conjunto heterogêneo de sistemas. Em última análise, a única característica comum a todos estes sistemas é a notação utilizada. Uma rede semântica consiste em um conjunto de nodos conectados por um conjunto de arcos. Os nodos em geral representam objetos e os arcos, relações binárias entre esses objetos. Mas os nodos podem também ser utilizados para representar predicados, classes, palavras de uma linguagem, entre outras possíveis interpretações. Page 21 Page 22 Onde usam SEs? Benefícios de um SE Em lugar de um especialista SE = Consultor Noviço/Estagiário SE = Instrutor Org. Conhecimento? SE = Mentor Outro especialista SE = Colega Aumentar a produtividade Melhorar a Qualidade e a Consistência Capturar scarce expertise Individual Corporativo Flexibilidade (projetar sistemas) Capacidade de treinamento Estagiários em uma atividade Pessoas sobre uma organização Page 23 Page 24 6
Problemas e Limitações O Conhecimento pode não estar prontamente disponível (ou um especialista hesitante) Dificuldade para representar o conhecimento Múltiplos Especialistas - Abordagens Diferentes? Trabalha bem em apenas um domínio restrito - não abrange conhecimento geral Engenharia de Conhecimento cara Falta de confiança do usuário ( IA ) Sistemas Especialistas podem cometer erros Obrigado! heuber.lima@hotmail.com Page 25 7